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運用機器學習演算法於魚類疾病預測

2021/11/10 @國際

摘要

Manolin成立於2018年,是一家大數據軟體分析公司,其總部位於美國。而該公司旨在於構建疾病檢測模型以提高水產養殖的永續性。且該公司於近日宣布其機器學習軟體可檢測水產養殖場的疾病風險且準確率超過 93%。希冀,該技術可提高養殖作業的資源效率和減少對海洋野生動物的負面影響。更重要的是, Manolin軟體更能協助養殖業者於水產養殖管理上能做出更好的決策。

示意圖

運用機器學習演算法於魚類疾病預測

  "Manolin是一家大數據軟體分析公司,致力於構建疾病檢測模型以提高水產養殖的永續性。該公司宣布其機器學習軟體取得突破性進展,該軟體可檢測水產養殖場的疾病風險,準確率超過 93%。
  儘管已存在一些水產養殖預警系統模型,但挪威農民仍依舊倚靠視覺辨識或直覺的方式對養殖場下決策。與以往的預警系統模型相比,準確率超過 93%的Manolin軟體更能協助養殖業者做出更好的決策。彌合了研究和企業技術之間的差距,使養殖業者能夠在日常養殖場經營中使用它。
  大自然保護協會水產養殖全球負責人羅伯特·瓊斯表示,“新技術的開發對於提高養殖作業的資源效率和減少對海洋野生動物的負面影響至關重要”。

病蟲害治療增加成本和環境問題
  水產養殖是增長最快的食品生產部門,目前佔全球魚類消費量的一半以上。病蟲害治療是一個日益增長的成本和環境問題。挪威每年就花費大約10億美元來對抗養殖鮭魚的胰腺疾病。 Manolin 的預測技術旨在解決疾病,這對將來構建永續性食品系統至關重要。
在Covid-19疫情衝擊下,建立有彈性的海鮮供應鏈比以往任何時候都重要。
  第三代大西洋鮭魚養殖場 Kvarøy Arctic 的所有者 Håvard Olsen 表示,水產養殖可以透過資源密集程度最低的食品生產形式,為更多社區帶來營養豐富的蛋白質”,“而Manolin 正在打破數據障礙以幫助我們實現這一目標。”
  Manolin 的機器學習軟體正供挪威各地的養殖業者使用,該軟體是由數百萬個數據點提供支持,包含該國4億條活躍養殖鮭魚的健康狀況、50多個日常環境和農場生產因素、海洋感測器、衛星圖像、船隻交通、海洋學預測以及超過二十年的歷史數據。
  目前,世界上一些最具創新性和永續性的養魚場已是Manolin的客戶,而這些客戶為美國各地的商店,例如Whole Foods Market (Kvarøy Arctic)、Costco 和 Sam's Club等供應漁貨。【延伸閱讀】研究顯示養殖漁場中的鮭魚由小型機器人監控將更健康

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